Создание составных атрибутов HDF5 с использованием h5py - PullRequest
Новая
       17

Создание составных атрибутов HDF5 с использованием h5py

0 голосов
/ 11 февраля 2020

Я пытаюсь создать несколько простых наборов данных HDF5, которые содержат атрибуты с составным типом данных, используя h5py. Цель - это атрибут, который имеет два целых числа. Вот два примера атрибутов, которые я хотел бы создать.

File with desired attributes

Мои попытки заканчиваются массивом из двух значений, таких как

File with bad attribute

Как я могу кодировать это, используя h5py и получить одно значение, которое содержит два целых числа? Текущий код выглядит примерно так: 

dt_type = np.dtype({"names": ["val1"],"formats": [('<i4', 2)]})
# also tried   np.dtype({"names": ["val1", "val2"],"formats": [('<i4', 1), ('<i4', 1)]})
dataset.attrs.create('time.start', [('23', '3')], dtype=dt_type)

Как мне указать тип или атрибут, создаваемый для получения первого примера?

1 Ответ

1 голос
/ 11 февраля 2020

Чтобы создать массив с dt_type, необходимо правильно вложить списки и кортежи: 

In [162]: arr = np.array([(['23','3'],)], dt_type)                                             
In [163]: arr                                                                                  
Out[163]: array([([23,  3],)], dtype=[('val1', '<i4', (2,))])

Это массив (1,) с составным типом d. У dtype есть 1 поле, но в этом поле 2 значения.

С альтернативным dtype: 

In [165]: dt2 = np.dtype({"names": ["val1", "val2"],"formats": ['<i4', '<i4']})                
In [166]: arr2 = np.array([('23','3',)], dt2)                                                  
In [167]: arr2                                                                                 
Out[167]: array([(23, 3)], dtype=[('val1', '<i4'), ('val2', '<i4')])

или самым простым массивом: 

In [168]: arr3 = np.array([23,2])                                                              
In [169]: arr3                                                                                 
Out[169]: array([23,  2])

Запись в набор данных: 

In [170]: ds.attrs.create('arr', arr)                                                          
In [172]: ds.attrs.create('arr2', arr2)                                                        
In [173]: ds.attrs.create('arr3', arr3)

проверить выборку: 

In [175]: ds.attrs['arr']                                                                      
Out[175]: array([([23,  3],)], dtype=[('val1', '<i4', (2,))])
In [176]: ds.attrs['arr2']                                                                     
Out[176]: array([(23, 3)], dtype=[('val1', '<i4'), ('val2', '<i4')])
In [177]: ds.attrs['arr3']                                                                     
Out[177]: array([23,  2])

dump: 

1203:~/mypy$ h5dump compound.h5
HDF5 "compound.h5" {
GROUP "/" {
   DATASET "test" {
      DATATYPE  H5T_STD_I64LE
      DATASPACE  SIMPLE { ( 10 ) / ( 10 ) }
      DATA {
      (0): 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
      }
      ATTRIBUTE "arr" {
         DATATYPE  H5T_COMPOUND {
            H5T_ARRAY { [2] H5T_STD_I32LE } "val1";
         }
         DATASPACE  SIMPLE { ( 1 ) / ( 1 ) }
         DATA {
         (0): {
               [ 23, 3 ]
            }
         }
      }
      ATTRIBUTE "arr2" {
         DATATYPE  H5T_COMPOUND {
            H5T_STD_I32LE "val1";
            H5T_STD_I32LE "val2";
         }
         DATASPACE  SIMPLE { ( 1 ) / ( 1 ) }
         DATA {
         (0): {
               23,
               3
            }
         }
      }
      ATTRIBUTE "arr3" {
         DATATYPE  H5T_STD_I64LE
         DATASPACE  SIMPLE { ( 2 ) / ( 2 ) }
         DATA {
         (0): 23, 2
         }
      }
   }
}
}
...